On Exploring the Reasoning Capability of Large Language Models with Knowledge Graphs

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
阅读量404 收藏 8
点赞数 7
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Knowledge Graph 文章标签： 语言模型 知识图谱 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/135631020
Knowledge Graph 同时被 2 个专栏收录
85 篇文章 ¥99.90 ¥299.90
订阅专栏
LLM 日更
828 篇文章

已下架不支持订阅

本文探讨了大型语言模型（LLM）如何利用内部知识图谱进行推理，通过四个不同的知识图谱推理任务，研究LLM回忆信息的准确性和从上下文中推断关系的能力。实验结果显示，LLM能成功处理知识图谱推理任务，揭示了其在内容和本体上的潜在幻觉问题，对未来研究具有启示意义。

本文是LLM系列文章，针对《On Exploring the Reasoning Capability of Large Language Models with Knowledge Graphs》的翻译。

用知识图谱探究大型语言模型的推理能力

摘要

本文考察了LLM使用其内部知识图谱（即他们在预训练期间学习的知识图谱）与知识图谱进行推理的能力。提出了两个研究问题，以研究LLM从预训练知识图谱中回忆信息的准确性以及它们从上下文中推断知识图谱关系的能力。为了解决这些问题，我们使用LLM来执行四个不同的知识图谱推理任务。此外，我们确定了在LLM的知识推理过程中可能发生的两种类型的幻觉：内容幻觉和本体幻觉。我们的实验结果表明，LLM可以从自己的记忆中成功地处理简单和复杂的知识图谱推理任务，也可以从输入上下文中进行推理。

1 引言

2 LLM中知识图谱信息的调用

3 从上下文中推断知识图谱关系

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
(翻译篇章)从海量信息中脱颖而出：Workflow智能分析解决方案，大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系
丨汀、的博客
08-21 299
从海量信息中脱颖而出：Workflow智能分析解决方案，大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系(翻译篇章)
笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声
Working harder, getting stronger!
03-27 2479
Sutton, S.Schuh, K.Lomeli, L.Mann, E.Perez, N.5547–5569.[Online].[152] J.Austin, A.Odena, M.I.Nye, M.353–355.[177] P.V.ACM, 2022.559–578.Drain, S.Fort, D.4582–4597.Yih, Eds.8410–8423.[240] Q.Zhang, M.Chen, A.He, Y.Cheng, W.
论文阅读笔记 --- 图模互补：知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理
shizidushu的博客
09-13 1875
# 论文阅读笔记 --- 图模互补：知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理 # 关于 - 首次发表日期：2024-09-13 - 论文原文链接：http://xblx.whu.edu.cn/zh/article/doi/10.14188/j.1671-8836.2024.0040/ - 将文章中的参考文献整理一下，基本保持原文的目录结构
LLMs之Agent：Personal_LLM_Agents_Survey的简介、使用方法之详细攻略
热门推荐
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-17 4万+
​ LLMs之Agent：Personal_LLM_Agents_Survey的简介、使用方法之详细攻略 目录 Personal_LLM_Agents_Survey的简介 Personal_LLM_Agents_Survey的使用方法 Personal_LLM_Agents_Survey的简介 个人LLM代理(智能体)被定义为一种特殊类型的基于LLM的代理，它与个人数据、个人设备和个人服务深度集成。它们最好部署到资源受限的移动/边缘设备和
【机器人】具身导航 VLN 最新论文汇总 | Vision-and-Language Navigation
黎国溥
05-30 5446
本文汇总了的论文，供大家参考学习，涵盖2025、2024、2023等覆盖的会议和期刊：CVPR、IROS、ICRA、RSS、arXiv等等论文和方法会持续更新的～
【阅读】A Comprehensive Survey on Distributed Training of Graph Neural Networks——翻译
xfxuezhang.cn
01-20 1万+
了分布式全批量训练和分布式小批量训练，并讨论了该领域的几个有趣。
LLMs之RAG：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-08 3018
​ LLMs之RAG：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读 目录 《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读 Abstract 1 Introduction引言 2
【论文阅读】《Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation》
weixin_45606499的博客
11-09 2893
摘要大型语言模型（LLMs）已成为Text-to-SQL任务的一种新范式。然而，缺乏系统性的基准限制了设计有效、高效和经济的以大型语言模型为基础的 Text-to-SQL 解决方案的发展。为了应对这一挑战，本文首先对现有的提示工程方法进行了系统和广泛的比较，包括问题表示、示例选择和示例组织，并通过这些实验结果阐述了它们的优缺点。基于这些发现，我们提出了一种新的综合解决方案，名为 DAIL-SQL，它在 Spider 排行榜上以 86.6% 的执行准确性刷新了纪录，树立了新的标杆。
SIGIR25-推荐论文整理
cyzz523的博客
05-21 1908
上，例如学习用户在不同模态下的多方面偏好（如MELON），以及设计新颖的复合图卷积网络结构并结合双阶段融合策略（如COHESION）以增强模态间的协同。同时，研究热点也集中在。bias：图解耦去偏应用于POI推荐，探索用户、数据和推荐系统反馈回路中源偏见的放大机制，以及在LLM推荐中进行双重去偏。（例如LLM被用于增强双曲空间图推荐、辅助知识图谱的理解、以及实现图上的提示学习，常结合由粗到精的框架），以及对。来进一步提升推荐性能，共同推动图推荐技术向更深层次的理解、更强的表征能力及更广泛的应用领域迈进。
Exploring Explainability
weixin_42786150的博客
02-27 3885
Exploring Explainability
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications（图神经网络：方法与应用综述）
weixin_41697507的博客
07-06 5873
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications Jie Zhou , Ganqu Cui , Zhengyan Zhang , Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, Maosong Sun Abstract—Lots of learning tasks req...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 218
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 281
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
11-25 238
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 375
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
weisheng00的博客
11-24 620
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 261
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1847
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 492
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions
06-08
"InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions"是一篇论文的题目，由华为云推出，旨在探索使用可变形卷积在大规模视觉基础模型中的应用。论文的主要贡献在于提出了一种新的基于可变形卷积的模型，称为InternImage模型，它能够有效地提高图像分类和目标检测的性能。该模型在多个图像分类和目标检测基准数据集上进行了测试，并取得了优异的性能。此外，该论文还提出了一种新型的网络结构搜索算法，称为Differentiable Architecture Search（DARTS），可以自动搜索最优的网络结构。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值